乐观锁与悲观锁 图示的冲突过程,其实就是es的并发冲突问题,会导致数据不准确 当并发操作es的线程越多,或者读取一份数据,供用户查询和操作的时间越长,在这段时间里,如果数据被其他用户修改,那么我们拿到的就是旧数据,基于旧数据去操作,就会导致错误的结果 悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁.传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,

今天中午正准备完工的时候,发现一个让人抓狂的问题. 一个精简版的AIO应用理论上应该比一个完整版的AIO应用并发能力高一些(因为完整版的事务处理复杂一些),在同一台机器上测试. 但测试结果显示,精简版的并发能力还不如完整版的AIO应用. 花了一个多小时,终于找到原因:原来是backlog的设置不同. 关于网络编程中的backlog参数说明: http://dola.xinfan.org/?p=110 精简版的相关代码: int backlog = 100;  asynServerChannel.

关注   一.一些限制 Windows 每个进程中的线程数不允许超过 2000 Linux 每个进程中的线程数不允许超过 1000 在 Java 中每开启一个线程需要耗用 1MB 的 JVM 内存空间用于作为线程栈之用. (并发量上来后 可能需要修改JVM参数调优) 建议当某个应用拥有 250 个以上并发的时候,应考虑应用服务器的集群. 还需要考虑数据库读写的并发能力 二.Tomcat Tomcat 默认配置的最大请求数是 150,也就是说同时支持 150 个并发,当然了, Tomcat的最大并

1.Apache + Tomcat 结合起来用Apache负责静态页面,Tomcat负责动态页面,同时减少connectionTimeout的时间,以应对并发量大线程回收来不及的情况. 2.压力过大的问题,可以做负载均衡,一个TOMCAT无论如何也不可能担当如此多的线程负载,而且JVM过大,其内存管理成本将显著加大.2G的内存,做3-4个TOMCAT实例(512RAM*4),更为科学合理. 3.数据库连接池,不少人,都推荐使用C3P0,能提高访问数据库的并发性能好几倍. 4.采用Tomcat集群

上篇线程/进程并发服务器中提到,提高服务器性能在IO层需要关注两个地方,一个是文件描述符处理,一个是线程调度. IO复用是什么?IO即Input/Output,在网络编程中,文件描述符就是一种IO操作. 为什么要IO复用? 1.网络编程中非常多函数是阻塞的,如connect,利用IO复用可以以非阻塞形式执行代码. 2.之前提到listen维护两个队列,完成握手的队列可能有多个就绪的描述符,IO复用可以批处理描述符. 3.有时候可能要同时处理TCP和UDP,同时监听多个端口,同时处理读写和连接等.

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 关于 server.go 源码的解析可以去搜下,已经有很多且还不错的文章. 正

主要内容: 通过JavaAPI和Shell命令两种方式操作ES集群 集群环境: 两个 1,未配置集群名称的单节点(模拟学习测试环境); 2,两个节点的集群(模拟正常生产环境). JDK8+ElasticSearch5.1.2(大版本一致即可) Shell命令: 首先存入一条数据 curl -X PUT localhost:9200/website/blog/1 -d '{ "name":"51nenli" }' 未配置集群名称的单节点(模拟学习测试环境) curl

异步调用几乎是处理高并发Web应用性能问题的万金油,那么什么是"异步调用"?"异步调用"对应的是"同步调用",同步调用指程序按照定义顺序依次执行,每一行程序都必须等待上一行程序执行完成之后才能执行:异步调用指程序在顺序执行时,不等待异步调用的语句返回结果就执行后面的程序.同步调用下面通过一个简单示例来直观的理解什么是同步调用:定义Task类,创建三个处理函数分别模拟三个执行任务的操作,操作消耗时间随机取(10秒内) @Componentpubli

异步调用几乎是处理高并发Web应用性能问题的万金油,那么什么是"异步调用"? "异步调用"对应的是"同步调用",同步调用指程序按照定义顺序依次执行,每一行程序都必须等待上一行程序执行完成之后才能执行:异步调用指程序在顺序执行时,不等待异步调用的语句返回结果就执行后面的程序. 同步调用 下面通过一个简单示例来直观的理解什么是同步调用: 定义Task类,创建三个处理函数分别模拟三个执行任务的操作,操作消耗时间随机取(10秒内) @Componentp

一个场景: 某段代码只对同一个ip过来的请求同步处理: 比如ip为a的请求进入了同步代码块,那么后续的ip为a的请求则在代码块外边等着,这时来了一个ip为b的请求,那么这个请求也可以进去,也就是a的所有请求们是同步处理的,b的所有请求也是同步处理的,但是a和b互相不影响. 一般可能会这样写代码: String ip = 从请求中获取的ip; synchronized(ip){ ...... } 这样写是不对的,因为我们并不能保证ip都是指向常量池中的,换句话说我们不能保证这个ip是同一个对象.

ES并发冲突 举个例子,比如是电商场景下,假设说,我们有个程序,工作的流程是这样子的: 读取商品信息(包含了商品库存) 用户下单购买 更新商品信息(主要是将库存减1) 我们比如咱们的程序就是多线程的,所以可能有多个线程并发的去执行上述的3步骤流程 有一个牙膏,库存100件,现在,同时有两个人都过来读取了牙育的数据,然后下单购买了这管牙膏,此时两个线程并发的服务于两个人,同时在进行商品库存数据的修改 总有一个线程是先到的,假设就是线程A ,此时线程A就会先将牙育的库存设置为99件,然后线程B再次将

1.Elasticsearch的基础分布式架构: 1.Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性2.Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容3.增减或减少节点时的数据rebalance4.master节点5.节点对等的分布式架构 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.Elasti

一.ES简介 1. ES是什么? Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上 用 Java 编写的,它的内部使用 Lucene 做索引与搜索,但是它的目的是使全文检索变得简单, 通过隐藏 Lucene 的复杂性,取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API. Elasticsearch 不仅仅只是一个全文搜索引擎. 它可以被下面这样准确的形容: 一个分布式的实时文档存储,每个字段可以被索引与搜索——作数据库用 一个分布式实

这篇博客并不是证明Lucene.net的性能有多强悍,实际上Lucene.net的并发能力并不让人很满意,这得看你怎么用它. 因为Lucene 本身就是一个搜索引擎的基础框架,相当于一辆车子的发动机,而你做的是怎么造出一辆车速度快的车子来.很显然你要有一个好的轮胎,和空气阻力很小的车身造型.如果你的轮子是正方形的,那么马力再强劲的发动起都带不起来,对吧. 作为一名研发工程师,我相信大多工程师都不会造出一个正方形的轮子来跑车.每个人都有使用Lucene的方式,你可以使用elasticsearch

一.   Elasticsearch的基本概念 term索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analysi

Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式的系统,分布式是为了应对大数据量 隐藏了复杂的分布式机制 分片机制(随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们有没有care过数据怎么进行分片的,数据到哪个shard中去) cluster discovery(集群发现机制,在做那个集群status从yellow转green的实验里,直接启动了第二个es进程,那个进程作为一个node自动就发现了集群,并且加入了进去,还接受了部分数据,r

倒排索引组成结构以及索引不可变原因 对于倒排索引是非常适合用来进行搜索的它的结构:(1)包含这个关键词的document list(2)包含这个关键词的所有document的数量:IDF(inverse document frequency)(3)这个关键词在每个document中出现的次数:TF(term frequency)(4)这个关键词在这个document中的次序(5)每个document的长度:length norm(6)包含这个关键词的所有document的平均长度其实本质上主要是

一.ES简介 1. ES是什么? Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上 用 Java 编写的,它的内部使用 Lucene 做索引与搜索,但是它的目的是使全文检索变得简单, 通过隐藏 Lucene 的复杂性,取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API. Elasticsearch 不仅仅只是一个全文搜索引擎. 它可以被下面这样准确的形容: 一个分布式的实时文档存储,每个字段可以被索引与搜索--作数据库用 一个分布式实

1:乐观锁控制 ES是分布式的,也是异步并发的,我们的复制请求是并行发送的:这就意味着请求到达目的地的顺序是不可控制的,是乱序的: 如果是乱序的方式,很有可能出现这样的一个问题,新version的文档被旧version的文档覆盖掉—-数据丢失,或者直接抛异常: TransportClient client = null;​@Beforepublic void testConn(){​    try {        Settings settings = Settings.builder()  

概要 本篇我们来看看shard内部的一些操作原理,了解一下人家是怎么玩的. 倒排索引 倒排索引的结构,是非常适合用来做搜索的,Elasticsearch会为索引的每个index为analyzed的字段建立倒排索引. 基本结构 倒排索引包含以下几个部分: 某个关键词的doc list 某个关键词的所有doc的数量IDF(inverse document frequency) 某个关键词在每个doc中出现的次数:TF(term frequency) 某个关键词在这个doc中的次序 每个doc的长度: